非结构化产品信息的分布式模型研究

以ＣＩＭＳ为代表的先进制造技术要求与适应的产品信息模型的支持。产品信息包含结构化和非结构化两种形式。非结构化产品模型往往建立在异构环境之上,无法抽象成单一的数据库的模式。目前对非结构化产品信息还没有形成合适的表达模型和相应的操作模型。提出的一个基于企业级异构环境下的非结构化产品信息的分布式模型,以ＳＧＭＬ／ＸＭＬ标准表达非结构化产品信息,其操作模型能在常规Ｗｅｂ／ＩＮＴＥＲＮＥＴ环境下方便地访问信     

PandaDB:一种异构数据智能融合管理系统

随着大数据应用的不断深入,对大规模结构化/非结构化数据进行融合管理和分析的需求日益凸显.然而,结构化/非结构化数据在存储管理方式、信息获取方式、检索方式方面的差异给融合管理和分析带来了技术挑战.本文提出了适用于异构数据融合管理和语义计算的属性图扩展模型,并定义了相关属性操作符和查询语法.接着,基于智能属性图模型提出异构数据智能融合管理系统PandaDB,并详细介绍了PandaDB的总体架构、存储机制、查询机制、属性协存和AI算法集成机制.性能测试和应用案例证明,PandaDB的协存机制、分布式架构和语义索引机制对大规模异构数据的即席查询和分析具有较好的性能表现,该系统可实际应用于学术图谱实体消歧与可视化等融合数据管理场景.     

非结构化P2P网络的增量式查询

基于非结构化P2P网络的应用日益广泛,参与共享资源的节点越来越多,且呈海量增长趋势.如何在海量节点、海量资源的情况下,对同一查询语义进行增量式查询,是一个重要而颇具挑战性的问题.提出了一个通用的近似依相关性大小的非结构化P2P网络增量式查询算法模型,该算法模型使得针对同一查询语义的增量式查询尽力优先访问与语义最为相关的节点,从而在完全分布式的P2P网络中获得类似Google[1]的依据资源相关性排序显示及其"下一页"的功能.     

非结构化P2P中的一种信任机制

为了消除非结构化对等网络中恶意节点的恶意行为对网络系统造成的危害,提出了一个基于社会规则的声望模型,给出了该声望模型的参数及其计算方法,在基于社会规则的声望模型的基础上,提出一个用于非结构化对等网络的信任管理方案;给出了评价信息的分布式存储方案以及信任管理中声望和满意率的计算方法,提出了一个声望搜索算法;给出一个基于信任的拓扑进化算法,该算法改善了网络拓扑结构,增加了网络性能的稳定性.实验仿真表明该信任机制能够有效抵制非结构化对等网络应用中恶意节点的恶意攻击.     

P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

基于社会规则和非结构化P2P网络的拓扑特性,提出一个用于非结构化P2P网络的信任管理方案,给出评价信息的分布式存储方案和信任度的计算、更新、搜索方法。该方法的计算复杂度和报文通信量较低。仿真实验结果表明,该信任机制能有效抵制非结构化网络中恶意节点的攻击。     

一种融合D_BBAS方法的重复缺陷报告检测

重复缺陷报告的自动化检测可以减少开发冗余和维护成本,最近重复缺陷报告的检测倾向于利用深度神经网络,并考虑结构化和非结构化信息来生成混合表示特征。为了更有效获得缺陷报告的非结构化信息的特征,提出一种D_BBAS（Doc2vec and BERT BiLSTM-attention similarity）方法,它基于大规模缺陷报告库训练特征提取模型,生成能反映深层次语义信息的缺陷摘要文本表示集和缺陷描述文本表示集;利用这两个分布式的表示集计算出缺陷报告对的相似度,从而得到两个新的相似度特征;这两个新特征将与基于结构化信息生成的传统特征结合后参与重复缺陷报告的检测。在著名开源项目Eclipse、NetBeans 和Open Office的缺陷报告库上验证了D_BBAS方法的有效性,其中包含超过50万个缺陷报告。实验结果表明,相比于代表性方法,该方法的F1值平均提升了1.7%,证明了D_BBAS方法的有效性。     

基于结构化表示的中文事件同指消解方法

事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用。针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(gated attention network with structured representation),在文档内进行中文事件同指消解。首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组。其次,将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征。在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统。     

中文文本的信息自动抽取和相似检索机制

目前信息抽取成为提供高质量信息服务的重要手段,提出面向中文文本信息的自动抽取和相似检索机制,其基本思想是将用户兴趣表示为语义模板,对关键字进行概念扩充,通过搜索引擎获得初步的候选文本集合,在概念触发机制和部分分析技术基础上,利用语义关系到模板槽的映射机制,填充文本语义模板,形成结构化文本数据库.基于文本数据表述的模糊性,给出用户查询与文本语义模板的相似关系,实现了相似检索,可以更加全面地满足用户的信息需求.     

基于语义的分布式查询优化

本文研究了语义查询变换的逻辑基础,讨论了分布式数据库系统中语义变换的可能性和必要性,概括了应用领域中的一些语义信息,提出了一个基于启发式规则的分布式查询变换机制.     

宠物知识图谱的半自动化构建方法

提出一种宠物知识图谱的构建框架。通过自顶向下的方式设计并构建了schema（概念）层,从半结构化和非结构化数据中进行知识抽取构建了数据层。在对非结构化数据的实体抽取方面,提出了一种条件随机场（CRF）与宠物症状词典相结合的症状命名实体识别方法。该方法利用症状词典对文本进行识别,获取语义类别信息,CRF结合语义信息实现对症状实体的识别抽取。实验结果表明了该方法的有效性。在知识表示方面,选用OrientDB数据库支持的属性图模型来表示。知识图谱采用OrientDB图数据库来完成知识的存储,并实例展示了构建的宠物知识图谱。